Primero verificamos si nos encontramos en el caso trivial $k<=n$, donde $n$ es el numero de sensores, y $K$ el numero de medici\'on que fall\'o. Esto lo resolvemos devolviendo $K$ en tiempo constante $O(1)$. En caso contrario, buscamos el sensor con menor intervalo, para luego obtener la cota superior de la busqueda binaria. Para ello debemos recorrer todo el vector de intervalos, por lo que nos cuesta $O(n)$.

Una vez que tenemos la cota superior, realizamos la b\'usqueda binaria, la cual en cada iteracion divide el intervalo a la mitad y calcula la suma de todas las mediciones realizadas por todos los sensores ($O(n)$), para el minuto $O\left(\dfrac{cotaSup + cotaInf}{2}\right)$ inclusive esto se realiza en $O(n*\log_2(k))$ en el peor caso ya que la sumatoria $\sum\limits_{j=1}^{n} \lfloor (k*min)/ (m_i) \rfloor $ como mucho da 1 la divicion entre el minimo y el intervalo del sensor por lo tanto en el peor caso esto da $O(n*\log_2(k))$.


Finalmente obtenemos, en un vector, las mediciones para el momento donde se produjo la K esima medicion, para esto recorremos nuevamente el vector de sensores, lo que nos cuesta $O(n)$. Luego se ordena el sensor con el algoritmo de Sort de la libreria STL, esto en el peor caso es $O(n*\log_2(n))$ pero a priori sabemos que K > = N por lo tanto $O(n*LOG(n))$ \in $O(n*\log_2(k))$ lo unico que nos queda por hacer es calcular el indice del vector, el cual contine el sensor que realizo la k-esima medici\'on, y para esto realizamos de nuevo la sumatoria anterior mensionada.

Resultando asi la complejidad $O(n + n \log_2(k) + n \log_2(n))$, o lo que es lo mismo, $O(n \log_2(k))$ en el peor caso. 
